СберМаркет: как в компании привлекают новых клиентов за счет programmatic-инвентаря

Рассказывает Иван Круглов, руководитель проектов Artics Internet Solutions. 

Во время режима самоизоляции весной 2020 года органический спрос на доставку продуктов вырос в 10 раз в регионах и в 20 раз в Москве. Второе продление режима самоизоляции до 30 апреля привело к росту спроса на доставку продуктов еще на 10-18%. 

По данным СберМаркета, с первыми заявлениями о возможной самоизоляции, 25 марта, число заказов выросло на 34% по сравнению с предыдущим днем. 

В начале локдауна СберМаркет принял решение не замораживать рекламные бюджеты, как это сделали многие рекламодатели, а использовать ситуацию и масштабировать бизнес.

Работа на опережение: поиск курьеров и сборщиков

Первый пик роста спроса на доставку в крупных городах был зафиксирован 11 марта, когда были обнаружены первые случаи заболевания COVID-19, а в новостях показывали пустые прилавки в других странах. Стало понятно, что если спрос будет расти и дальше, то возникнут сложности с обработкой уже и так постоянно растущего числа заказов. Было решено действовать на опережение: чтобы иметь возможность масштабироваться, перераспределили часть рекламного бюджета с поиска новых клиентов на поиск дополнительных сотрудников, которые бы обрабатывали заказы. 

В качестве ключевого рекламного канала в рамках кампаний по поиску сотрудников использовали Facebook и формат Lead Ads. Это позволило собирать контакты потенциальных сотрудников прямо в соцсети. Таргетировались на молодую аудиторию, которая могла потерять работу в условиях пандемии. А все кампании разделили по гео (деление по регионам), поскольку ситуация с распространением вируса и количество открытых вакансий в разных городах могла существенно отличаться. 

При необходимости, чтобы точечно закрыть потребности офлайн-точки в отдельном регионе, дополнительно подключали супергео на поиск сборщиков. 



С 25 марта трафик на сайт вырос в 2,5 раза, а через 4 дня с 29 марта еще в несколько раз: суммарно спрос увеличился в 10 раз по сравнению с январем и началом февраля. В этот период мы сменили фокус: усилили кампании на поиск партнеров по сборке и доставке и снизили текущие выкупаемые объемы на привлечение новых клиентов, таким образом, чтобы сбалансировать число заказов и успевать их обрабатывать. 

Спрос на доставку продуктов рос быстрее, чем потенциальный кандидат успевал пройти все этапы отбора. Но за счет действий на опережение СберМаркет смог подготовиться на операционном уровне к выросшей нагрузке уже к первым числам апреля, пиковому периоду. 

Масштабирование контекстных кампаний 

К началу апреля интерес к доставке продуктов вырос в 13 раз, по данным Wordstat, а конверсия на сайте увеличилась на 25%. Чтобы обработать выросший спрос в контекстных кампаниях мы: 

● пересобрали семантическое ядро: добавили запросы, которые раньше давали мало показов, а также добавили новые, которые появились на фоне пандемии; 

● скорректировали стратегию ремаркетинга: сделали упор на первые 7 дней и проработали сегмент пользователей, которые заказывали продукты более чем 30 дней назад; 

● переработали стратегию ставок: увеличили ставки на сегменты кампаний с наибольшей перспективой роста (согласно проценту полученных показов в Google и проценту трафика в Яндексе). 

Поскольку объемы выросли и статистика накапливалась быстрее, мы смогли значительно ускорить процесс оптимизации в 2-3 раза. 

Такой подход позволил увеличить количество конверсий в контекстных кампаниях в 3 раза.  

Работа с верхним уровнем воронки

Уже через месяц после старта кампаний мы выкупали более 70% показов на контекстных площадках в рамках установленных KPI. И понимали, что очень скоро упремся в эффективную емкость контекстных кампаний и нужно масштабироваться за счёт работы вне текущего спроса. А поскольку мы ориентировались на привлечение новых клиентов и первые заказы, нам нужно было точно понимать, какой эффект на эти показатели окажут инвестиции в дополнительные рекламные каналы. Исходя из этого мы запустили видеокампании на YouTube — управляемый и измеряемый канал который позволяет работать с верхним уровнем воронки. 

На старте мы ожидали, что видеокампании дадут нам прирост новых клиентов на 10%, а также окажут влияние на рост узнаваемости бренда, что в свою очередь позволит обеспечить дополнительный прирост новых клиентов в размере 5%. 

Оптимизация по post-view

Для того чтобы использовать более гибкие настройки таргетинга, регулировать частоту показов и ставки, мы запускались через programmatic-платформу Display & Video 360 (DV 360). А для того, чтобы иметь возможность анализировать кампании по количеству полученных post-view конверсий был подключён пиксель Campaign Manager. 

Вся работа строилась по экосистеме brandformance KPI: мы оценивали характеристики OLV-закупки (CPM, CPT, VTR), качества трафика (CTR, BR) и оптимизировали post-view конверсии. 

Чтобы иметь возможность быстрее пройти период обучения кампаний, но при этом сохранить эффективность, процесс оптимизации кампаний был разбит на три этапа: 

● на старте набирали «оптимизационную массу» на микроконверсиях, таких как просмотр карточки товара, добавление в корзину;

● через 2 недели перевели кампании на оптимизацию по покупкам. Это позволило снизить стоимость привлечения покупателя в несколько раз относительно старта;

● к третьему месяцу построили аналитику, позволяющую через кастомные метрики (например, первый заказ) обмениваться данными с CRM-системой и передавать в DV 360 и СМ статус заказа (новый или повторный). Эта надстройка позволила выйти на оптимизацию по новым клиентам (основной метрикой во всех каналах является САС). Дополнительно мы исключили из таргетинга базу текущих клиентов через минусацию аудиторий, собранных пикселем DV 360 и CRM-базой. 

Чтобы увеличить долю новых клиентов, использовались инсайты об интересах новых пользователей, полученных из Google Analytics, и тестировались эти сегменты аудитории на YouTube. 

В результате доля первичных заказов с июля к декабрю выросла с 12% до 30% при сопоставимом CAC.

---

Читайте также: Кейс «585*Золотой»: как получить более 30 000 продаж и оценить влияние онлайн-рекламы на офлайн-покупки в период главных распродаж

---

 

Оценка эффективности кампаний

Чтобы оценить, как наши кампании влияют на бренд-метрики и сколько пользователей, вследствие взаимодействия с рекламным видеороликом узнали и готовы стать клиентами СберМаркета: мы подключили brand lift по двум метрикам:  «Узнаваемость бренда» и  «Склонность к покупке».

В результате: 

● относительный рост узнаваемости бренда составил 9% при планируемых;
● «Склонность к покупке» составила 4,1%; 
● абсолютный рост интереса среди женщин, по двум исследованиям, больше чем у мужчин на 30%. Это означало, что было необходимо использовать демографические данные для корректировки распределения показов. 

Эти данные позволили планировать кампании в текущих регионах, и сыграли ключевую роль при планировании запуска в новых регионах, где знание бренда отсутствовало. 

Доставка — это изменение модели потребления

 
Когда мы запускали кампании на YouTube, мы понимали, что продукты — это категория с быстрым циклом принятия решения. Но так ли это, если речь идет о доставке продуктов, когда мы фактически сталкиваемся с изменением привычной модели потребления? 

В результате анализа первых трех месяцев размещения стало видно, что максимальное число первых покупок пришлось на период между 30 и 60 днями. При этом с точки зрения повторных покупок количество заказов равномерно распределяется в течение 90 дней, что говорит об искажении данных цикличными повторными покупками.

Поэтому был увеличен период для анализа по первым заказам, чтобы получать более четкие данные, а данные по общему объему транзакций использовались в качестве массива для оптимизации алгоритмов YouTube-кампаний.

Выбор коммуникационного сообщения

Мы протестировали несколько вариантов видеороликов, чтобы понять, какая коммуникация лучше работает на привлечение новых клиентов. 

Все ролики разделили на три категории: 

1. Бесплатная доставка 
2. Товары со скидкой 
3. Тематические ролики: футбол, аквапарк, фитнес. 



Исходя из полученных данных усилили коммуникацию по акционным товарам и запустили персонализированные ролики под сегменты аудитории, которые можно выделить с помощью таргетингов. 

Выход в новые регионы

При запуске кампании на новые регионы мы намеренно увеличивали выкупаемую долю общих поисковых запросов в контексте из-за отсутствия сформированного спроса на бренд. И выделяли новые гео в отдельные кампании на YouTube, чтобы охватить больший объем аудитории в этих регионах. 

Дополнительно смотрели на объем медийной поддержки на ТВ и OHH в регионе и корректировали частоту контакта с пользователем. Если мы понимали, что запуск в регионе сопровождался ТВ-кампанией, то на YouTube делали акцент на аудиторию «Редко смотрящих ТВ», чтобы оптимизировать общий медиакост СберМаркета. 

С апреля по июнь были запущены рекламные кампании СберМаркета более чем в 40 новых регионах.

В результате с августа по октябрь доля видевших нашу рекламу на YouTube посетителей сайта СберМаркет достигла 5%, а их коэффициент конверсии в покупку был выше в 4,5 раза, чем у пользователей, которые не видели рекламу. При этом коэффициент конверсии в нового покупателя выше в 4,2 раза.
 

* * *

С июня по декабрь удалось снизить стоимость первого заказа по post-view атрибуции в 2 раза (учитывая хвост распределения заказов). А доля post-view заказов в общем объеме транзакций составила около 15%. При этом анализ результатов происходит исключительно по веб-сайту, но на основе текущей статистики СберМаркета более 60% заказов уходят в мобильное приложение, а значит показатель post-view конверсий был еще выше. 

Иван Круглов, 
руководитель проектов Artics Internet Solutions. 

Для New Retail